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官方账号arXiv cs.LG@Tien Thanh Thach
推荐理由：这篇论文在股票预测上用改进的Transformer和数据增强，在VN30和标普500上效果比堆模型还管用，值得看看具体方法。
SDA
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6月16日
09:48
本文提出改进的Transformer架构，结合余弦退火调度和移位数据增强(SDA)用于一步股票指数预测。在VN30和S&P 500两个基准数据集上评估，余弦退火调度相比逆幂调度持续提升预测精度。SDA显著降低预测误差和运行间变异，提高对超参数选择的鲁棒性。组合方法在两个数据集上取得最佳性能，表明数据增强比增加模型复杂度更有效。